Верно ли следующее утверждение: «Сигмоидная функция обладает свойством
усиливать слабые сигналы лучше, чем большие, и предотвращает насыщение от
больших сигналов»?

• Да
• Нет

Другие предметы Университет Сигмоидные функции в нейронных сетях нейронные сети сигмоидная функция усиление сигналов насыщение сигналов университет обучение нейронных сетей свойства сигмоиды Новый

Давайте разберем это утверждение по частям.

Сигмоидная функция — это функция, которая имеет форму S-образной кривой и определяется как:

• f(x) = 1 / (1 + e^(-x)), где e — это основание натурального логарифма.

Теперь давайте проанализируем каждую часть утверждения:

1. «Сигмоидная функция обладает свойством усиливать слабые сигналы». Это правда, поскольку для небольших значений x (например, близких к 0) производная сигмоидной функции достаточно велика. Это означает, что небольшие изменения в x могут привести к значительным изменениям в выходном значении f(x).
2. «Лучше, чем большие». Это утверждение является спорным. Сигмоидная функция действительно более чувствительна к изменениям в слабых сигналах, но при больших значениях x (как положительных, так и отрицательных) функция начинает насыщаться и приближаться к 1 или 0. Это приводит к тому, что большие сигналы не усиливаются, а «сжимаются» к этим крайним значениям.
3. «Предотвращает насыщение от больших сигналов». Это утверждение неверно. Сигмоидная функция как раз позволяет сигналам насыщаться при больших значениях. При больших входных значениях функция будет стремиться к 1, что означает, что она не может эффективно различать большие входные значения.

Таким образом, можно сделать вывод, что утверждение в целом неверно. Сигмоидная функция действительно усиливает слабые сигналы, но не предотвращает насыщение от больших сигналов, а наоборот, как раз приводит к насыщению.

Ответ: Нет.